计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
7期
266-269
,共4页
曾祥萍%金炜东%赵海全%李天瑞
曾祥萍%金煒東%趙海全%李天瑞
증상평%금위동%조해전%리천서
径向基函数神经网络%非线性自适应滤波器%随机梯度算法%非线性系统辨识%非线性系统均衡
徑嚮基函數神經網絡%非線性自適應濾波器%隨機梯度算法%非線性繫統辨識%非線性繫統均衡
경향기함수신경망락%비선성자괄응려파기%수궤제도산법%비선성계통변식%비선성계통균형
Radial basis function neural network%Nonlinear adaptive filter%Stochastic gradient algorithm%Nonlinear system identification%Nonlinear channel equalization
传统的随机梯度算法由于采用基于二阶统计量的平方误差代价函数,因此含有的信息量较少,难以实现更高的精度.针对此问题,以基于高阶统计量的指数平方误差作为代价函数,结合基于两层RBF网络凸组合的非线性自适应滤波器,提出了最小指数平方误差自适应学习算法.非线性系统辨识和非线性信道均衡的实验仿真结果表明,该改进算法的收敛性能明显优于传统的随机梯度算法.
傳統的隨機梯度算法由于採用基于二階統計量的平方誤差代價函數,因此含有的信息量較少,難以實現更高的精度.針對此問題,以基于高階統計量的指數平方誤差作為代價函數,結閤基于兩層RBF網絡凸組閤的非線性自適應濾波器,提齣瞭最小指數平方誤差自適應學習算法.非線性繫統辨識和非線性信道均衡的實驗倣真結果錶明,該改進算法的收斂性能明顯優于傳統的隨機梯度算法.
전통적수궤제도산법유우채용기우이계통계량적평방오차대개함수,인차함유적신식량교소,난이실현경고적정도.침대차문제,이기우고계통계량적지수평방오차작위대개함수,결합기우량층RBF망락철조합적비선성자괄응려파기,제출료최소지수평방오차자괄응학습산법.비선성계통변식화비선성신도균형적실험방진결과표명,해개진산법적수렴성능명현우우전통적수궤제도산법.
